Resumo

MORALES CASTRO, Arturo; RAMIREZ REYES, Eliseo  e  RODRIGUEZ ALBOR, Gustavo. PREVISÃO DE VENDAS DAS EMPRESAS DO SETOR ALIMENTOS: UMA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS. Semest. Econ. [online]. 2019, vol.22, n.52, pp.161-177. ISSN 0120-6346.  https://doi.org/10.22395/seec.v22n52a7.

O objetivo desta pesquisa é predizer as vendas das seguintes empresas: Industrias Bachoco, Grupo Bafar, Grupo Bimbo, Gruma, Grupo Herdez, Grupo Lala e Grupo Industrial Maseca de 2006 a 2015, por meio de modelos lineares (regressão linear) e não lineares (redes neurais artificiais, tabelas de decisão, árvore de decisão e processos gaussianos) para medir o desempenho de cada um desses modelos e escolher, para cada empresa, o modelo que apresentar um maior ajuste aos dados históricos. Como resultado, no período 2006-2015, os modelos de regressão linear múltipla apresentam um melhor desempenho em determinar as vendas de Bachoco, Bafar, Herdez, Lala e Maseca com mais de 90 % de recuperação dos dados dentro desse período.

CLASSIFICAÇÃO JEL: E31, C45, C55.

CONTEÚDO: Introdução; 1. Integração da previsão dentro das atividades administrativas; 2. Prognósticos com redes neurais artificiais; 3. Metodologia; 4. Resultados; 5. Conclusões; Bibliografia.

Palavras-chave : Previsão de vendas; variáveis econômico-financeiras; mineração de dados; regressão linear; empresas de alimentos.

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